Ce qu’on oublie trop souvent quand on lance un projet IA 

L’IA continue d’alimenter les ambitions des entreprises, des plus grandes aux PME industrielles.

Les promesses sont fortes : gains de productivité, automatisation, amélioration de la relation client.  

Mais dans la réalité, beaucoup d’entreprises rencontrent des difficultés.
Les projets peinent à dépasser le stade du POC, ou échouent à produire un impact concret à l’échelle. 

Que l’on soit DSI, dirigeant ou responsable métier, le constat est souvent le même : des initiatives lancées avec enthousiasme… mais qui finissent en impasse ou en projet pilote oublié. 

Selon la RAND Corporation, 80 % des projets IA n’atteignent pas leurs objectifs de mise en production.  

Alors, pourquoi ? 

Le problème n’est pas le manque de moyens ni de volonté. La vraie difficulté se cache souvent dans un cadrage insuffisant, des choix précipités et une architecture mal adaptée à une exploitation opérationnelle.

Le résultat ? Les projets avancent vite… mais sans impact réel. 

Chez Valoway, nous avons accompagné des dizaines d’entreprises dans des projets IA industrialisables. Ce retour d’expérience nous a permis de formaliser les 4 piliers qui font la différence, entre un POC sans suite et une solution IA opérationnelle, durable, et porteuse de valeur. 

• Des cas d’usage construits avec les métiers 

• Des méthodes outillées (matrices, templates, approche itérative) 

• Une vision claire de l’architecture cible dès le départ 

• Une observabilité by design (supervision intelligente, gouvernance, explicabilité, compliance) 

Le cadrage, un passage obligé (et trop souvent négligé) 

Nous constatons que les projets IA qui réussissent ont tous un point commun : un cadrage rigoureux, orienté production. 

Un cadrage IA ne se résume pas à rédiger un cahier des charges. Il doit répondre à plusieurs dimensions concrètes : 

• Quel problème métier précis est ciblé ? 

• Quel est le ROI attendu, sur quel périmètre, et à quel horizon ? 

• Les données nécessaires sont-elles disponibles, fiables et exploitables ? 

•  L’environnement technique permet-il l’intégration du modèle IA ? 

•  Les équipes sont-elles prêtes à porter le changement ? 

La gouvernance est également un point clé : aucun projet IA ne fonctionne sans une collaboration étroite entre métiers, IT, data et conformité. 

Focus données : facteur critique de succès 

Selon une étude Fivetran (2024) : 

• 42 % des entreprises déclarent que leurs projets IA ont échoué à cause de données mal préparées. 

• 41 % citent le manque d’accès temps réel comme facteur de sous-performance. 

• 59 % identifient la conformité réglementaire comme principal défi. 

Ce n’est pas qu’un problème technique. C’est un enjeu de gouvernance, de pilotage et d’éthique : qualité, accessibilité, traçabilité, respect du RGPD et des règles métier. 

Un bon cadrage permet de poser dès le départ ces fondations… et d’éviter bien des retards ou abandons. 

Identifier les bons cas d’usage : la matrice Gain / Effort

Pour objectiver les priorités, nous utilisons une matrice Gain / Effort, issue de notre expérience terrain. Elle permet de cartographier les cas d’usage possibles selon deux axes : 

• Le gain attendu (temps gagné, qualité, coût réduit, satisfaction client…) 

• L’effort requis (qualité des données, complexité technique, changements organisationnels…) 

Le but : commencer par les projets « quick wins structurants » (gain élevé, effort modéré), pour construire une dynamique d’adoption. 

Exemples typiques dans une PME industrielle : 

Une architecture cible pensée pour l’industrialisation

L’architecture IA doit être production-ready dès le cadrage. Sinon on prend le risque de devoir tout recommencer. 

Cela implique notamment : 

• Choisir une infrastructure adaptée : Cloud, on-premise ou hybride, selon vos contraintes (sécurité, budget, souplesse). 

• S’assurer de la compatibilité avec vos systèmes existants : le modèle IA doit pouvoir s’intégrer facilement aux outils métiers et aux processus déjà en place. 

• Penser à la montée en charge : le système doit pouvoir gérer un nombre croissant d’utilisateurs ou de données sans ralentir. 

• Prévoir une architecture modulable : pour ajouter ou modifier des cas d’usage sans repartir de zéro. 

À cette étape, il faut aussi estimer les coûts : API et licences, stockage, infrastructure, ressources humaines pour support et maintenance. 

Un bon cadrage technique évite les surprises et facilite la collaboration entre métiers, IT et data. 

Une gouvernance et une supervision by design 

Mettre en production un modèle IA, ce n’est pas l’aboutissement du projet : c’est le début de son cycle de vie. C’est pourquoi l’observabilité, la gouvernance et la supervision doivent être pensées dès le cadrage : 

• Cycle de vie : fréquence de réentraînement, versioning, retraitement des données 

• Monitoring métier : performances, taux d’adoption, satisfaction utilisateur 

• Explicabilité & interprétabilité : capacité à comprendre et justifier les décisions du modèle 

• Conformité & auditabilité : traçabilité, respect des réglementations (CNIL, RGPD, etc.) 

• MLOps : automatisation des déploiements, CI/CD, rollback, contrôle qualité 

D’après McKinsey, 90 % des échecs en ML ne sont pas dus aux modèles eux-mêmes, mais à une mauvaise industrialisation (“poor productization practices”). 

Une supervision pensée dès le départ garantit que l’IA reste un outil au service de l’entreprise, et non un système opaque. 

Vous réfléchissez à un projet IA ? 

Cadrer, c’est éviter de perdre du temps, mobiliser les bons leviers de financement, et maximiser vos chances de mise en production. Un cadrage solide est aussi un levier clé pour accéder à des dispositifs publics de financement et bénéficier d’accompagnements adaptés. 

Quelques exemples : 

Région Grand Est – Dispositif Grand Est Transformation / Innov’R 

Ce dispositif propose un cofinancement des prestations de cadrage et d’audit, pouvant couvrir jusqu’à 50 % du montant engagé, pour accompagner les entreprises dans leur transformation numérique et IA. 

Bpifrance 

Bpifrance met à disposition plusieurs aides adaptées aux projets IA : 

• Diagnostics Data/IA réalisés par des cabinets référencés, pour un accompagnement complet de la définition à la mise en œuvre. 

• Appels à projets France 2030 ciblant des secteurs comme l’industrie, la logistique ou la santé. 

Prêts Innovation et subventions dédiés aux projets collaboratifs. 

« Osez l’IA », le dispositif national du Gouvernement 

Lancé en 2025, ce programme accompagne les PME et ETI dans la définition, le cadrage et le démarrage de projets IA concrets, avec : 

• Des diagnostics IA gratuits ou partiellement subventionnés, réalisés par des experts référencés. 

• Des accompagnements courts (2 à 5 jours) pour structurer rapidement le projet. 

• Une orientation personnalisée vers les dispositifs financiers les plus adaptés à votre situation. 

Chez Valoway, nous accompagnons nos clients dans cette phase, en lien avec leurs enjeux métiers et contraintes opérationnelles, pour transformer leurs idées en projets IA opérationnels, durables et à valeur ajoutée.

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